【摘 要】
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本文引入代表农业银行不良贷款剥离的虚拟变量(D),把全国主要商业银行的不良贷款率的Logit转换指标Y作为承压指标,用实际GDP增速、消费物价指数CPI、广义货币供应量M2增速、
【机 构】
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西南科技大学计划财务处,招商银行信用卡中心
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本文引入代表农业银行不良贷款剥离的虚拟变量(D),把全国主要商业银行的不良贷款率的Logit转换指标Y作为承压指标,用实际GDP增速、消费物价指数CPI、广义货币供应量M2增速、房屋价格指数四个宏观因素作为解释变量,建立回归模型,并通过向量自回归(VAR)模型建立变量之间的相互关系。以此模型系统为基础,对商业银行不良贷款进行了不同假设场景压力测试,测试范围覆盖了4个季度,发现GDP增速放缓、CPI骤降、广义货币供应增速放缓以及房屋价格指数升高均会使得不良贷款率短期内不同程度的升高,但从长期看,商业银行能通过模型系统内相互作用逐渐消化宏观因素变化冲击带来的影响。
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